축구게임에서 구해보는 기대득점

  1. 개요

  2. 데이터 탐색


1.개요

기대득점이란

  • 현대축구에서 주로 사용되는 축구분석 지표이다.

  • 슛을 했을 때 이 슛이 골이 될 확률이 얼마나 되는가를 나타내는 지표로 0~1 사이의 값을 지닌다. 예를 들어 하나의 슈팅에 대한 기대득점 수치가 1이라면 이 슈팅은 반드시 골로 이어졌어야 할 슈팅이라는 소리이다.

  • 쉽게 생각하면 축구 볼 때

    • ‘와 저걸 못넣어?’ - 기대득점이 높은 슈팅인데 못 넣었다.
    • ‘와 저걸 넣어?’ - 득점을 기대하기 어려운 슈팅인데 넣었다.

(실제축구 분석에서)기대득점을 위해 고려되는 주요 요인들

  • 슛과 골대 사이의 거리

  • 슛의 각도

  • 슛을 한 몸의 부위 (헤더 , 왼발 , 오른발 , 약발 등)

  • 슛을 한 상황 (프리킥 , 오픈-플레이 , 코너킥 , 역습)

  • 이전 슛의 시간 (하나의 공격 단위에서 첫 슈팅인가? or 리바운드 슈팅인가 or 앞선 공격으로 수비대형이 붕괴되어있는 상황인가)

  • 어시스트의 여부, 종류(예: 땅볼크로스, 얼리크로스 , 스루패스 , 로빙패스 등)

  • 드리블 거리


피파온라인에서 활용될 수 있는 요인들

  • [수치형] 득점 시간(api 데이터에서 0~90분으로 나와있지는 않다) - 이를 통해서 이전 슈팅과의 시간차이를 구할 수 있다.

  • [수치형] 슛 x,y 좌표 (골대와의 거리 및 각도 )

  • [범주형] 슛 종류 (헤더 , 일반슈팅 , 피네스슛)

  • [범주형] 어시스트 여부

  • [수치형] 어시스트 x,y 좌표

  • 슛의 결과 - 득점 or 안득점


게임 데이터에서의 한계

  • open-api 데이터만으로는 슈팅선수의 약발, 스탯(골 결정력 , 헤더 능력 등) 을 알 수 없다.

  • 드리블을 얼마나 했나 절대로 알 수 없다.

  • 어시스트의 품질을 절대 알 수 없다 (크로스라면 어떤 형태의 어떤 높이로 올렸나, 스루패스라면 어떤 높이에서 어느정도 강도이며 1:1 찬스를 만들 정도의 좋은 패스였나)

  • 어떤 상황에서의 슈팅이었는지 알 수 없다. (프리킥인가, 패널티킥인가, 지공인가 , 역습인가)


데이터셋

  • open-api 를 통해 수집한 286361 개의 슈팅데이터

변수

  • 자체적으로 범주형 변수들을 처리한 상태로 변경하여 수집
변수명 타입 설명
x double 슛의 x좌표 0~ 1 사이로 1이 골대와 가깝다 현실적으로 0.5 미만일 수 없다.
y double 슛의 y좌표 0~1 사이로 0과 1은 각각 좌우측 코너킥 위치 , 0.5가 정중앙이다
assist int 어시스트 여부 0 , 1
assistX double 어시스트의 x좌표 - 어시스트가 없을경우 슛좌표
assistY double 어시스트의 y좌표 - 어시스트가 없을경우 슛좌표
inv int 이전 슈팅과의 시간차이
nom int 일반슈팅 0 , 1
fin int 피네스슈팅 0 , 1
hed int 헤더슈팅 0 , 1
res int 득점여부 0 , 1


데이터 탐색

str(DATA)
## 'data.frame':    286361 obs. of  10 variables:
##  $ assist: int  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
##  $ asx   : num  0.81 0.877 0.736 0.871 0.925 ...
##  $ asy   : num  0.402 0.497 0.396 0.552 0.417 ...
##  $ fin   : int  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
##  $ hed   : int  0 1 0 0 1 1 0 0 0 1 ...
##  $ inv   : int  18 4 12 2 11 1 14 6 13 2 ...
##  $ nom   : int  1 0 1 1 0 0 1 1 1 0 ...
##  $ x     : num  0.81 0.877 0.736 0.871 0.925 ...
##  $ y     : num  0.402 0.497 0.396 0.552 0.417 ...
##  $ res   : int  0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 ...


슛 좌표 x,y 가 0 인 값들이 식별된다. 슛좌표 0.5 미만은 게임 매커니즘 상 나오기 힘들다. 이상치로 판단하고 제거한다.

summary(DATA)
##      assist            asx              asy              fin        
##  Min.   :0.0000   Min.   :0.0000   Min.   :0.0000   Min.   :0.0000  
##  1st Qu.:1.0000   1st Qu.:0.6956   1st Qu.:0.4057   1st Qu.:0.0000  
##  Median :1.0000   Median :0.8094   Median :0.5001   Median :0.0000  
##  Mean   :0.7584   Mean   :0.7764   Mean   :0.4989   Mean   :0.2432  
##  3rd Qu.:1.0000   3rd Qu.:0.9006   3rd Qu.:0.5944   3rd Qu.:0.0000  
##  Max.   :1.0000   Max.   :1.0119   Max.   :0.9986   Max.   :1.0000  
##       hed               inv              nom               x         
##  Min.   :0.00000   Min.   :  0.00   Min.   :0.0000   Min.   :0.0000  
##  1st Qu.:0.00000   1st Qu.:  4.00   1st Qu.:0.0000   1st Qu.:0.8431  
##  Median :0.00000   Median : 10.00   Median :1.0000   Median :0.8907  
##  Mean   :0.08681   Mean   : 13.72   Mean   :0.6674   Mean   :0.8809  
##  3rd Qu.:0.00000   3rd Qu.: 19.00   3rd Qu.:1.0000   3rd Qu.:0.9214  
##  Max.   :1.00000   Max.   :119.00   Max.   :1.0000   Max.   :1.0274  
##        y               res        
##  Min.   :0.0000   Min.   :0.0000  
##  1st Qu.:0.4322   1st Qu.:0.0000  
##  Median :0.4998   Median :0.0000  
##  Mean   :0.4992   Mean   :0.3344  
##  3rd Qu.:0.5674   3rd Qu.:1.0000  
##  Max.   :0.9908   Max.   :1.0000
par(mfrow=c(2,2))

hist(DATA$x)
hist(DATA$y)
hist(DATA$asx)
hist(DATA$asy)

dataa <- sqldf("select * from DATA where DATA.x > 0")
sqldf("select count(*) from dataa where dataa.x < 0.5")
data <- sqldf("select * from dataa where dataa.x >= 0.5")
#제거 후

summary(data)
##      assist            asx               asy                fin        
##  Min.   :0.0000   Min.   :0.02338   Min.   :0.003464   Min.   :0.0000  
##  1st Qu.:1.0000   1st Qu.:0.69705   1st Qu.:0.406590   1st Qu.:0.0000  
##  Median :1.0000   Median :0.80992   Median :0.500509   Median :0.0000  
##  Mean   :0.7604   Mean   :0.77849   Mean   :0.500180   Mean   :0.2438  
##  3rd Qu.:1.0000   3rd Qu.:0.90072   3rd Qu.:0.594722   3rd Qu.:0.0000  
##  Max.   :1.0000   Max.   :1.01186   Max.   :0.998600   Max.   :1.0000  
##       hed               inv              nom               x         
##  Min.   :0.00000   Min.   :  0.00   Min.   :0.0000   Min.   :0.5011  
##  1st Qu.:0.00000   1st Qu.:  4.00   1st Qu.:0.0000   1st Qu.:0.8436  
##  Median :0.00000   Median : 10.00   Median :1.0000   Median :0.8908  
##  Mean   :0.08703   Mean   : 13.75   Mean   :0.6691   Mean   :0.8833  
##  3rd Qu.:0.00000   3rd Qu.: 19.00   3rd Qu.:1.0000   3rd Qu.:0.9215  
##  Max.   :1.00000   Max.   :119.00   Max.   :1.0000   Max.   :1.0274  
##        y                 res        
##  Min.   :0.005087   Min.   :0.0000  
##  1st Qu.:0.432802   1st Qu.:0.0000  
##  Median :0.500030   Median :0.0000  
##  Mean   :0.500546   Mean   :0.3353  
##  3rd Qu.:0.567654   3rd Qu.:1.0000  
##  Max.   :0.990799   Max.   :1.0000
par(mfrow=c(2,2))

hist(data$x)
hist(data$y)
hist(data$asx)
hist(data$asy)

범주형 변수 확인

  • 득점비율

    • 데이터 불균형은 생각한 것 보다는 심하지 않았다.


  • 슈팅비율

  • 상관관계도

    • 분명히 좌표 x와 y가 골대와 가까울 때 득점일 확률이 높았을 것이다.
    • x좌표의 경우 1과 가까울수록 골대와 가깝다는 것을 뜻하지만 y좌표의 경우 0~1 사이로 0.5 일 때 가장 가까움을 뜻한다.
    • 따라서 y좌표를 0.5를 기준으로하여 상관관계를 확인하기로 하였다. ( 0.5 => 1 0.4 => 0.8 , 0.6 => (1-0.6)*2 = 0.8)
cordata = data
cordata$y <- ifelse(cordata$y <= 0.5 ,cordata$y*2 , (1-cordata$y)*2)
cordata$asy <- ifelse(cordata$asy <= 0.5 ,cordata$asy*2 , (1-cordata$asy)*2)
hist(cordata$y)

  • 득점여부인 res와 어시스트 여부인 assist 는 0.21의 양의 상관관계를 보인다.

    • 어시스트가 아닌 골 - 패널티킥 , 혼자 드리블로 몰고가서 슛 , 프리킥
    • 패널티킥을 제외하고는 모두 골이 되기 힘든 상황임을 보아 어시스트를 받은 슈팅이 어느정도 더 많은 득점으로 연결되었음을 가정할 수 있다.

  • x , y 좌표와 득점여부도 각각 0.2 , 0.16 으로 약한 양의 상관관계를 보인다.

  • 헤더 슈팅인 hed와 슛 x좌표 , 어시 x좌표도 각각 0.31 ,0.29 로 약한 양의 상관관계를 보인다.

    • 이는 헤더슈팅은 골대와 가까운 거리에서 이루어지고 먼 거리에서의 얼리크로스 ,로빙패스보다는 상대 터치라인 부근의 가까운 지역에서의 크로스를 통한 패스로 주로 헤더 슈팅이 이루어지는 현실과 어느정도 일치한다는 것을 설명할 수 있다.

  • 이전 슈팅 대비 현재 슈팅의 시간 간격인 inv 가 낮을 수록 득점으로 연결되었을 확률이 높을 것으로 예상했지만 그렇지 않았다. 범주형으로 n분이내의 inv를 혼란한 상황에서의 (투닥투닥 골) 슈팅이라고 가정하고 관계를 보아도 관련이 없었다.


슈팅 분포도 -슈팅 1만개